[发明专利]图像配准方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910496249.9 申请日: 2019-06-10
公开(公告)号: CN110298871A 公开(公告)日: 2019-10-01
发明(设计)人: 李广;白璐;朱传伟 申请(专利权)人: 东软医疗系统股份有限公司
主分类号: G06T7/33 分类号: G06T7/33
代理公司: 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 代理人: 周嗣勇
地址: 110167 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 图像配准 图像 模态 多模态 多通道 两组 配准 准确度 分布特性 模态转换 配准误差 图像灰度 不一致
【权利要求书】:

1.一种图像配准方法,其特征在于,所述方法包括:

获得用于图像配准的多模态图像;

对所述多模态图像进行模态转换,得到至少两组相同模态的图像对;

对所述至少两组相同模态的图像对进行多通道配准,得到配准后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多模态图像进行模态转换,包括:

通过生成对抗网络GAN网络模型对所述多模态图像进行模态转换。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述GAN网络模型包括循环GAN网络模型。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多模态图像中包括第一模态的第一图像和第二模态的第二图像,所述第一模态与所述第二模态不同;

所述通过所述GAN网络模型对所述多模态图像进行模态转换,包括:

通过所述GAN网络模型对所述第一图像进行模态转换,得到所述第二模态的第一合成图像,所述第一合成图像与所述第二图像为相同模态的第一图像对;

通过所述GAN网络模型对所述第二图像进行模态转换,得到所述第一模态的第二合成图像,所述第二合成图像与所述第一图像为相同模态的第二图像对。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述GAN网络模型中包括用于从所述第一模态转换为所述第二模态的第一模型、以及从所述第二模态转换为所述第一模态的第二模型;

所述通过所述GAN网络模型对所述第一图像进行模态转换,包括:

通过所述第一模型对所述第一图像进行模态转换;

所述通过所述GAN网络模型对所述第二图像进行模态转换,包括:

通过所述第二模型对所述第二图像进行模态转换。

6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一模态和所述第二模态为以下任意两项:

电子计算机断层扫描CT;

磁共振MR;

超声;

X光;

正电子发射型计算机断层显像PET;

单光子发射计算机断层成像术SPECT。

7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述第一图像为在图像配准中位置保持不变的源图像,所述第二图像是待配准的目标图像;

所述对所述至少两组相同模态的图像对进行多通道配准,得到配准后的图像,包括:

对所述第一图像对和所述第二图像对进行多通道配准,得到配准后的变换矩阵或形变场;其中,所述第一图像对和所述第二图像对为多通道配准架构的输入数据;

利用所述变换矩阵或者形变场对所述目标图像进行重采样,得到配准后的目标图像。

8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多模态图像中包括使用第一扫描方式得到的第三图像和使用第二扫描方式得到的第四图像,所述第一扫描方式与所述第二扫描方式不同;

所述通过所述GAN网络模型对所述多模态图像进行模态转换,包括:

通过所述GAN网络模型对所述第三图像进行模态转换,得到所述第二扫描方式的第三合成图像,所述第三合成图像与所述第四图像为相同扫描序列的第三图像对;

通过所述GAN网络模型对所述第四图像进行模态转换,得到所述第一扫描序列的第四合成图像,所述第四合成图像与所述第三图像为相同扫描序列的第四图像对。

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述第一扫描方式为T1加权方式,所述第二扫描方式为质子密度加权PDW方式;或所述第一扫描方式为所述PDW方式,所述第二扫描方式为所述T1加权方式。

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